移动环境下基于情境感知的广告推荐系统

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4、期京？ｒ签期心＾又／年＃年５／＾／／分类号：TP391520.4050密级：天津理工大学研究生学位论文移动环境下基于情境感知的广告推荐系统（申请硕士学位）学科专业：计算机技术研究方向：计算广告学作者姓名：朱珂指导教师：许庆贤教授,肖迎元教授2016年1月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeAdvertisementRecommendationSystemBasedOnContextAwareInMobileEnvironmentByZhuKeSu

5、pervisorChing-HsienHsu,XiaoYingyuanJanuary,2016摘要近年来，随着移动智能终端设备的迅速普及，移动互联网产业得到了蓬勃发展。作为移动互联网产业重要盈利手段的移动互联网广告受到愈来愈多地重视，衍生出许多新的商业模式。在移动互联网广告中存在信息过载问题，用户数据与广告数据规模巨大，广告主面对数量巨大的用户，若不能对用户进行精准定向，单纯依靠大量投放广告，会造成投放成本的浪费；同时，用户也不能在海量广告中找到自身真正需要的广告。通过个性化广告推荐系统，可以解决互联网广告中存在的信息过载问题。本文研究移动环境

6、下的互联网广告推荐技术，主要创新工作如下：（1）提出了一种基于用户浏览行为的广告推荐方法。该方法针对移动互联网合约广告市场形式售卖用户标签的特点，收集用户最近一段时间的网页浏览内容，并采集用户的广告点击行为，根据用户浏览行为建立用户间的相似性模型；进一步，通过记忆遗忘规律对所提出用户相似性模型进行优化，依据该模型向用户提供个性化广告推荐；对一组真实数据进行实验，记录模型构建的时间，并计算广告推荐结果的F-measure值，实验表明，该模型在合约广告市场形式下具有良好的效果。（2）提出了一种新的贝叶斯概率模型广告推荐方法。该方法融合了移动环境下互

7、联网广告用户情境信息，将贝叶斯概率模型引入到广告推荐算法中；同时，针对用户情境信息量大、信息种类繁杂的问题，采用信息增益来对属性进行剪枝，有效消除情境冗余信息，提高了贝叶斯模型构建效率；对真实数据进行实验，记录模型构建时间，并计算广告推荐结果的F-measure值，实验表明，该方法具有较好的时间性能和推荐效果。关键词：移动互联网互联网广告广告推荐用户相似性模型贝叶斯模型AbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofmobileintelligentterminalequipment,mobilei

8、nternetindustryhasbeenbooming.MobileInternetadvertisinghasattractedmoreandm